Sui Foundation は、Sui Academic Research Awards の第 4 期受賞者を発表できることを嬉しく思います。このプログラムは、Web3 を発展させる画期的な研究、特にブロックチェーン技術、スマート コントラクト プログラミング、および Sui 上に構築された製品に重点を置いた研究に資金を提供します。

このコホートでは、カリフォルニア大学バークレー校、エール大学、ニューヨーク大学、EPFL、シンガポール国立大学などの名門大学から 20 件の優れた提案を受け入れました。これらの一流研究者は、Sui エコシステムのイノベーションを推進します。提案の質が非常に高かったため、Sui Foundation は、ブロックチェーンのイノベーションと採用を加速させるさらなる研究を支援するために、2024 年に向けて 100 万ドルの追加資金を拠出することを約束しました。次回の提案募集は、2024 年 7 月 5 日に締め切られます。

キャッシュによる ZKP の高速化

Fan Zhang (イェール大学)

ゼロ知識証明 (zk-proof) は、Sui の zkLogin プリミティブなど、ブロックチェーンのスケーラビリティ、プライバシー、および ID にとって重要です。ただし、zk-proof の生成は、リソースを大量に消費する計算のため時間がかかります。この研究では、マルチスカラー乗算や高速フーリエ変換などの反復計算の中間結果を格納するキャッシュを使用して、zk-proof 生成を強化します。このアプローチは、ユーザー入力のパターンを活用して zk-proof 生成を大幅に高速化し、実際のアプリケーションでの効率を向上させます。

AIChain: 静的分析とファジングを連携させてより安全なスマートコントラクトを実現する LLM

ビジェイ・ガネーシュ（ジョージア工科大学）

AIChain は、静的分析とファジングに AI を採用して手作業を排除することで、スマート コントラクトのセキュリティの課題に対処します。AIChain は、スマート コントラクトの処理に使用される大規模言語モデル (LLM) と、潜在的な脆弱性を検証するためのファジング用のコードを生成する静的分析レポートです。OpenAI の GPT-3.5-Turbo を使用した初期テストでは効果的な結果が示されており、このツールはさらに多くの脆弱性を検出できるように拡張されています。

Web3 プラットフォーム向け在宅キー管理

トゥシャー・ジョイス（CUNY 研究財団）

Web3 プラットフォームはデジタル資産に対する前例のない制御を提供しますが、鍵の保管は依然として大きな障害となっています。ハードウェア ウォレットやサードパーティのエスクローなどの従来のソリューションはコストが高く、潜在的なユーザーを遠ざけています。この研究では、スマート ホームの既存の IoT デバイスを鍵の保管に使用し、複数の固定デバイスの集合的なセキュリティを活用する方法を検討します。SocIoTy というシステムは、スマート ホーム デバイスを使用して暗号化操作と 2 要素認証を実行し、鍵素材が家庭内で安全に保たれるようにします。このアプローチは、Web3 鍵の保管にコスト効率に優れた安全な方法を提供し、ユーザーの信頼とアクセシビリティを高めます。

アウトバーン: 部分同期 BFT プロトコルを部分同期に対して堅牢にする方法

ナターシャ・クルックス（カリフォルニア大学バークレー校）

従来のビザンチン フォールト トレラント (BFT) プロトコルは、低レイテンシとネットワークの堅牢性のバランスを取る必要がありますが、ネットワークのブリップ時に機能しなくなり、「非同期ハングオーバー」につながることがあります。DAG ベースの BFT プロトコルは堅牢ですが、レイテンシが高くなることがよくあります。この研究では、DAG ベースのデータ配布と従来の部分的に同期したコンセンサス メカニズムを組み合わせた新しいコンセンサス プロトコルである Autobahn を開発します。Autobahn は、コンセンサスとデータ配布を切り離すことで、通常動作中の低レイテンシとネットワークのブリップ時の堅牢性を維持し、効率的な回復と高いパフォーマンスを保証します。

Sui DeFiエコシステムの自動リスク管理

Lukasz Szpruch と David Siska (エディンバラ大学)

このプロジェクトは、定量的ファイナンスとエージェントベースのシミュレーションを使用して、Sui の DeFi エコシステムにおける経済的安全性を強化するための自動リスク管理システムの開発を目指しています。現在の DAO ガバナンスはリアルタイムのリスク管理に苦労しており、多くの場合、オフチェーンの集中化されたサードパーティの推奨事項に依存しています。この研究では、検証可能なリアルタイムのデータ駆動型リスク管理フレームワークを作成し、エージェントベースのシミュレーションを使用してプロトコルパラメータ設定とストレステストを自動化します。最初の焦点は、透明性、拡張性、説明責任のあるリスク評価を可能にするオープンソースツールを提供する分散型レンディングプロトコルに置かれます。

スマートコントラクト監査人をサポートする動作抽象化

ディエゴ・ガーベルヴェツキー (ブエノスアイレス大学)

監査は、ドメイン固有の洞察が欠けているリンターやファザーなどのツールに依存することが多い、人手が集中するタスクです。この研究では、述語抽象化を使用して、監査人がスマート コントラクトの動作を調査および検証するのに役立つモデル (オートマトン) を構築するツールを構築します。提案された述語を通じてコン​​トラクトの動作を徐々に理解することで、監査人はこれらのモデルを使用して機能バグと実装バグをより効果的に特定できます。目標は、これらのモデルの生成を自動化し、監査の効率とスマート コントラクトの全体的なセキュリティを向上させることです。

並列実行の観点から見た Sui のベンチマーク

オイ・ベン・チン（シンガポール国立大学）

このプロジェクトは、コンセンサス アルゴリズムの限界を超えて、最新のブロックチェーンにおける実行エンジンのボトルネックを解決します。チームは、並列実行用の Web3 ネイティブ ワークロードを設計することで、DEX、NFT マーケットプレイス、ゲームなどの人気アプリのベンチマークを目指しています。この研究は、最新のブロックチェーンのスケーラビリティとパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供し、並列実行戦略の効率性を高めます。

空間と時間を超えて: スマートコントラクトによる実験的経済

楊 有（香港大学）、林 ウィリアム コン（コーネル大学）

従来の社会科学実験は、人工的な処理と研究室環境での短期間の実験のため、限界に直面しています。この研究では、参加者が現実世界のイベントに基づいて取引し、より信頼性の高いデータを提供する、自動マーケットメイキングを搭載した分散型イベント契約取引プラットフォームを紹介します。正しい予測のために、参加者に USDC に変換可能なプラットフォーム トークンを継続的に提供することで、このアプローチは長期的な期待の研究を可能にします。これは、米国連邦準備制度理事会の発表に影響された金利期待に関する実験を通じて実証されています。

ブロックチェーンアドレスポイズニング

ニコラス・クリスティン（カーネギーメロン大学）

この研究は、ブロックチェーン アドレス ポイズニングの問題に取り組んでいます。これは、攻撃者が「類似」アドレスを作成し、ユーザーを騙して資金を間違った受取人に送金させるもので、一般的にアドレス ポイズニングと呼ばれています。ブロックチェーン トランザクションは元に戻せないため、このような攻撃は特に有害です。このプロジェクトでは、脅威モデルを形式化し、複数のブロックチェーンでの蔓延を測定し、攻撃者の行動を特徴付け、緩和策を開発します。目標は、Sui やその他のプラットフォームでユーザーの安全性と信頼性を高める、Web3 UI 設計の厳密なフレームワークを作成することです。

スイのリスクフリー利回りをつかむ：オプションと先物を使ったディープヘッジアプローチ

ディミトリオス・カリアンパス氏とワリド・ソフィアン氏（ローザンヌ連邦工科大学）、アダム・ブアブダ氏（チューリッヒ工科大学）

非常に不安定な暗号通貨市場において、投資家の信頼を得るには、リスクフリーに近い安定した利回りが不可欠です。このプロジェクトでは、合成ステーブルコインにヒントを得た革新的なヘッジ戦略を採用し、現在の手法を強化します。永久契約を高度なオプション戦略、特にボックススプレッドと統合し、強化学習を活用することで、このプロジェクトは、市場の状況に適応し、利回りを最大化しながらリスクを最小限に抑える動的な取引戦略の開発を目指しています。

ブロックチェーンコンセンサスプロトコルの構成仕様と検証

鍾韶（イェール大学）

ビザンチン ステート マシン レプリケーション (SMR) プロトコルは、参加ノードが単一のコンセンサスに同意することで、線形で改ざん不可能な履歴を保証します。ただし、安全性と活性の両方を維持するためにこれらのプロトコルを正しく実装することは、複雑な課題のままです。ペースメーカー コンポーネントを含むコンセンサス プロトコルの中間モデルを導入することで、この作業は改良を通じて安全性と活性の両方を証明することをサポートします。目標は、線形化可能なビザンチン分散オブジェクト (LiDO) モデルを開発して、コンセンサス プロトコルの検証を簡素化および改善し、堅牢で信頼性の高いブロックチェーンの実装を保証することです。

同時スマートコントラクト実行パラダイム

モハマド・サドギ（カリフォルニア大学デービス校）

過去 10 年間、ResilientDB は、安全なトランザクション処理とリアルタイム分析処理を統合する、回復力のある持続可能なデータ プラットフォームの先駆者となってきました。Apache Incubator プロジェクトとして、ResilientDB は、地理スケールのコンセンサス プロトコル (GeoBFT) やハイブリッド シャーディング プロトコル (Cerberus、RingBFT) の開発など、大きな貢献を果たしてきました。この基盤を基に、チームは現在、スマート コントラクトの同時実行に最適化された、高スループットで低レイテンシの同時実行制御プロトコルの開発を目指しています。

軽量暗号を用いた効率的なポスト量子マルチパーティ計算

アニケット・ケイト (パデュー大学)

マルチパーティコンピューティング (MPC) により、複数のパーティがプライバシーを維持しながらプライベート入力の関数を計算できるようになります。これは、プライバシー保護 AI やヘルスケア分析などの Web3 アプリケーションに不可欠です。この研究の目的は、スケーラブルで量子耐性に優れたハッシュベースの MPC プロトコルを開発し、計算コストの高い暗号化操作に依存する現在のプロトコルの限界を克服することです。HashRand プロトコルの予備的な結果では、パフォーマンスが大幅に向上し、16 人の参加者で 1 分あたり 11,000 ビーコンを達成し、既存のソリューションを大幅に上回っています。

チェーン上の暗号化

エフゲニー・ドディス (ニューヨーク大学)

Bitcoin や Ethereum などのブロックチェーンは匿名性を提供しますが、強力なプライバシー保証がネイティブに備わっていないため、ユーザーのトランザクションを追跡できます。この研究では、zk 証明ではなくプライベート ストレージの「チェーン上の暗号化」を検討することでこの問題に対処し、ブロックチェーン上のデータのプライバシーと可用性を確保することを目指しています。Signal や Zoom などの安全なメッセージング プロトコルの開発から得た専門知識を活用して、このプロジェクトではブロックチェーン トランザクション用の堅牢なプライバシー ソリューションの開発を目指しています。

Sui のネットワーク攻撃に対する耐性を評価する

プラティーク・ミタル (プリンストン大学)

この研究では、ネットワークレベルのルーティング攻撃、特にボーダーゲートウェイプロトコル (BGP) ハイジャックと DDoS 攻撃に対する Sui バリデータ ネットワークの耐性を調査します。この研究では、これらの脅威に対するバリデータ ノードの耐性を評価し、それに応じて検証の支払いを調整し、次世代ネットワーク アーキテクチャ SCION を介して安全な接続を奨励するための耐性「スコア」機能を開発することを最終目標とします。この研究は、これまでで最も詳細な BGP ハイジャック耐性のシミュレーションとなり、実際のルーティングの側面を組み込んで Sui の堅牢性と信頼性を確保します。

蓄積によるzk-SNARKの高速化

ベネディクト・ビュンツ（ニューヨーク大学）

この研究は、ゼロ知識簡潔非対話型知識論証 (zk-SNARK) を改善し、ブロックチェーンのプライバシーと効率性を高めることを目的としています。「蓄積」技術を使用することで、計算は小さなステップに分割され、結合され、検証が簡素化されます。この方法は、Bullshark や Narwhal などのシステムでの署名集約を改善し、より効率的な検証を提供します。このプロジェクトは、実用的なアプリケーション向けに、zk-SNARK をより高速かつ簡単に生成できるようにすることを目指しています。

生体認証ログイン方法と切り替え可能なログインプロバイダーを備えた完全に分散化された zkLogin

尹潔良（香港科技大学）

現在のブロックチェーン システムは、ユーザー ID 認証に課題を抱えており、パスワードや特定のデバイスの管理をユーザーに大きく依存しているため、不便で安全ではありません。この提案された研究では、音声、指紋、顔、虹彩認識などの生体認証方法を利用する分散型 zkLogin ソリューションを導入することで、この問題に対処します。このアプローチにより、ユーザーは何かを覚えたり持ち歩いたりする必要がなくなり、さまざまなサービス プロバイダーを切り替えることができるため、利便性とセキュリティの両方が向上し、ブロックチェーン アカウントへの継続的なアクセスが保証されます。

MoveGen: 自然言語とセキュリティ仕様に基づいた安全なスマートコントラクトの生成

ウェイドン・シーとラビンバ・カランジャイ（ヒューストン大学）

このプロジェクトは、タスクジェネレーター LLM を改善し、Move コードデータセットを拡張し、エラー修正メカニズムを統合することで、Move コードを生成するツールである SolMover を強化することを目的としています。この研究では、コンパイラーフィードバックを使用してコードの精度と品質を反復的に改善しながら、自然言語仕様から Move コードを直接生成する方法を検討します。さらに、高度な安全性調整技術、リンターベースのパッチ適用、自動ユニットテスト生成を採用して、生成された Move コントラクトの正確性と信頼性を確保します。

ゼロ知識仮想マシンによるスケーラビリティ

サンジャム・ガーグ（カリフォルニア大学バークレー校）

zk-proofs は、ブロックチェーン アプリケーションのセキュリティとプライバシーを保証する強力な暗号化ツールです。zk-proofs は、入力データを公開することなく計算が正しく実行されたことを証明するため、検証可能なデータベース、プライベート投票、匿名認証などのアプリケーションにとって非常に重要です。Move 仮想マシンに zk-proofs を実装すると、クライアントはスマート コントラクトをローカルで実行して証明を送信できるようになり、マイナーの作業負荷が軽減され、計算集約型のコントラクトがサポートされます。これにより、Sui でプライバシー保護アプリケーションを有効にするのにも役立ちます。

SuiGPT AutoTest: 大規模な言語モデルを使用して包括的な移動ユニットテストを生成する

Ken Koedinger と Eason Chen (カーネギーメロン大学)

スマート コントラクトの整合性を維持するためにテストは不可欠ですが、ユニット テストの作成には非常に時間がかかります。この研究では、これらのテストの作成を支援するために LLM を使用することを検討します。迅速なエンジニアリングによる初期の成功は、LLM が効果的でコンパイル可能なテスト コードを生成できることを示しました。この研究では、Move 開発者が包括的なユニット テストを簡単に作成し、効率と信頼性を向上できるように、SDK と Visual Studio Code 拡張機能を開発します。

Sui Academic Research Awards プログラムに提案書を提出してくださった皆様に感謝申し上げます。

プログラムにご興味のある方は、2024年7月5日までに次回の提案書をご提出ください。